（报告出品方/作者：东吴证券，周尔双，朱贝贝）
1.特斯拉Optimus首次亮相，预计3-5年内实现量产1.1.Optimus部分指标值得优化，但进步速度值得肯定
特斯拉 Optimus 首次亮相，预计 3-5 年内实现量产上市。2021 年 8 月，特斯拉 CEO 马斯克于首届“人工智能日”公开展示特斯拉人形机器人概念机 Tesla Bot。2022 年 2 月， 特斯拉在提出概念后短短 6 个月内成功推出人形机器人原型机，并作为开发平台进行深 度研发。2022 年 9 月 30 日，特斯拉举行第二届“人工智能日”，并发布最新版本的 Optimus 人形机器人，其可实现直立行走、搬运、洒水等复杂动作。据马斯克预计，Optimus 将 于 3-5 年内实现量产上市，其最终数量将会达到百万级，而成本将降至 2 万美元左右。
相较于概念机，最新版本 Optimus 部分指标存在优化空间，但也有进步之处。根据 公开信息，对比最新版本 Optimus 和 2021 年发布的概念机： （1）身高方面：新版 Optimus 身高 173cm，与概念机相仿（比概念机高 1cm）； （2）体重方面：新版 Optimus 体重为 73kg，而概念机体重为 56.7kg，体重增大后 会加大能耗，并影响机器人运动能力； （3）行走速度方面：概念机设计行走时速为 8km/h，新版 Optimus 虽未公布详细的 行走速度数据，但从人工智能日现场和视频中的表现来看，行走速度较为缓慢； （4）载重方面：新版 Optimus 可搬运约 20 磅（10kg）重的中小型货物，预计要实 现概念设计的 20kg 负载还需一定时间；
（5）自由度方面：新版 Optimus 全身自由度为 50 个（其中躯干 28 个，双手各 11个），多于概念机的 40 个自由度。在增加自由度的同时全身执行器数量却由 40 个减少 至 28 个。执行器由减速机、电机、丝杆等零部件组成。
尽管新一代 Optimus 的部分指标仍存在优化空间，但也不乏进步之处。同时考虑到 特斯拉在依托自身汽车制造底层技术的基础上，仅用6个月时间实现概念→初代原型机， 随后 8 个月实现最新 Optimus 的推出，进展非常迅速。尽管目前特斯拉与波士顿动力、 敏捷机器人等老牌人形机器人厂商相比，技术还稍显落后，但考虑综合实力和发展速度， 我们仍十分看好特斯拉人形机器人未来在工厂、物流和智慧康养等领域的应用。
1.2Optimus 细节详解：执行器&双手&大脑&躯干
特斯拉 Optimus 主要由机械部分和电子部分（蓝色部分）组成， 机械部分包含 28 个执行器和双手；电子部分包含大脑和躯干（冷却系统、电池包）。
（1）执行器：采用减速机+电机的传动方式
执行器是一种驱动机制，控制系统通过它来执行或操作任务，可以简单类比为人体 的肌肉和四肢，大脑会通过控制肌肉和四肢来实现运动。人形机器人为实现足式运动， 一般采用关节形式进行驱动，而驱动方式主要包括气动、电动和液压三种方式。1）气体 驱动：气动的优点是具备压缩性，能够使机器人更柔顺地进行运动，但是其功率体积比 最低，负载能力很差；2）电机驱动：电动即最常见的电机驱动，具有 简单、驱动控制成熟的优点，是最常见的驱动方式，但由于电机负载能力的限制，使得 电机驱动的机器人负载能力也较弱；3）液压驱动：液压驱动虽然成本略高，但具有很大 的功率体积比，从而使四足机器人可以具备高动态行走能力且负载能力强。目前在全球 头部人形机器人厂商中，仅有波士顿动力将液压作为执行器的驱动方式，其余例如优必 选、本田等均选用电机+减速器的驱动方式。
特斯拉 Optimus 也采用了传统减速机+电机的传动模式，在发布会中特斯拉展示了 扭矩从 20Nm 到 180Nm 的减速机，力矩从 500N 到 8000N 的电机，均在减速机和电机 头部企业的产品参数范围内。以哈默纳科 HPG 系列和绿的谐波 LCD 系列谐波减速器产 品为例，其扭矩范围分别为 3.9-2200Nm 和 3.2-2100Nm。数量方面，最新版 Optimus 全 身共有 28 个执行器，较概念机减少 12 个。分部位来看，根据现场图片及我们判断，其上半身包含 8 个伺服电机+减速器关节， 2 个线性推杆电机+减速器关节（小臂）；下半身包含 6 个线性推杆电机+减速器关节；双 手包含 12 个执行器（每个手掌 6 个）。
执行器是人形机器人非常重要且有挑战的环节。其重要性体现在，类比于人体执行 器就是我们进行生产活动的肌肉，是必不可少的部位。而其挑战性就在于： 1）如何设计出高能量密度高稳定的执行器：人的肌肉是拉伸运动，因此可以在重 量不大的情况下，产生上百公斤的力；目前常用的执行器电机做的是回转运动，其转速 很快，但如果要产生力，则需要多级的减速传动，但多级传导后其稳定性就会有所降低。 而机器人如果需要进行高精密复杂运动，就必须在承受巨大力量的同时保障稳定性，如 何设计出高能量密度、高稳定的执行器非常关键。2）如何设计出满足运用于多关节的执行器：人形机器人关节数量众多，为满足不 同运动形态需求，势必会运用到不同类型的执行器。但为了实现降本，必须要找到满足 运用于多关节的执行器。
特斯拉非常重视执行器的设计，主要通过运用数据模型分析来寻找合适的执行器。 首先需要考虑机器人需要进行的动作，例如步行、转弯、爬楼梯，得到其关节所需要承 受的压力。其次把这些数据输入到自主搭建的优化模型中，从而得到执行器需要的参数， 例如承受力，扭矩，需要的能耗等等，最后综合考虑生产成本后选择合适的执行器。此 外，特斯拉还会通过仿生技术来优化执行器结构。例如 Optimus 的膝关节部位，和人类 膝关节韧带的结构极为相似。
（2）双手：搭载大量传感器，可实现细微操作
人形机器人的双手设计方面，特斯拉通过仿生技术全面看齐人手：①灵活性：特斯 拉 Optimus 单个手掌搭载 6 个执行器，共有 11 个自由度，可以实现自由灵活运动。② 拥有感知：人手包含数以万计的“触觉传感器”，特斯拉希望机械手也能够和人手一样 拥有感觉，因此搭载大量的传感器，例如力敏传感器和触觉传感器等。③实现工作：根 据现场发布会的描述，Optimus 双手可载重约 10kg，能够使用工具并拿起细小的东西。 此外通过添加特殊的驱动器，特斯拉 Optimus 能够在不打开手掌的情况下，进行相应的 活动。
结构方面，考虑到人形机器人进行的是完全拟人化的动作，因此要求手部灵活且有 较高的抓取力，从而需要搭配体积小灵活度高，但能量密度大的执行器，我们判断空心杯电机+精密减速器+丝杠组成的模块化电缸是人形机器人较好的选择。空心杯电机具有 重量轻，体积小，能量密度大等特点，与同等功率的铁芯电动机相比，其重量、体积减 轻超过三分之一。 目前特斯拉对人形机器人双手的开发还处于初级阶段，还有许多希望能够实现的功 能：①可以同时拿起重物和实现微小动作：特斯拉希望通过仿生技术设计出机械肌腱， 能够在抓取重物的同时，也能够实现微小操作，例如拿起很薄很小的纸张。②让双手实 现自我学习：人类在面对从来没有拿起过的东西时，也可以轻松拿起，特斯拉希望机器 人也能够通过自我学习做到这一点。
（3）大脑：搭载FSD全自动驾驶系统和D1超级芯片
在大脑部分，最新版 Optimus 人形机器人采用了与特斯拉电动车相同的全自动驾驶 系统 FSD 和感知计算单元，包括自主研发的算力极强的 Dojo D1 超级计算机芯片以及 三颗 Autopilot 级别自动辅助摄像头。
FSD 系统即为全自动驾驶系统，其使得车辆能够在驾驶员主动监控的情况下实现车 道内自动辅助转向、加速和制动，减少枯燥的驾驶操作，提升驾驶乐趣。由于人形机器 人的需求和形式与电动车存在一定的差异，特斯拉对植入人形机器人的 FSD 系统做了 三方面的改变： 1）信息基于多感官输入：为使 Optimus 的“大脑”更接近人脑，信息 将基于多个感官传感输入（视觉、听觉和触觉），让机器人能够处理数据并做出决策； 2）植入无线连接和音频通信支持：为了方便机器人与人的沟通交流，特斯拉在 FSD 系 统中植入无线连接和音频通讯支持功能；3）增加硬件保护机制：为稳定机器人的四肢 控制，保护机器人本身和机器人周围的人，将在硬件上确保 Optimus 的安全性。
特斯拉在 FSD 系统中嫁接了计算机视觉神经网络训练芯片——自研的 Dojo D1 超 级计算芯片。每个 D1 单元之间无缝连接，相邻芯片之间的延迟低，训练模块实现了更 大程度的带宽保留，实现了高达 9 千万亿次的算力。理论上讲，Dojo 超级计算机的性能 无上限，实际应用中，与业内其他产品相比同成本下性能提高 4 倍，同能耗下性能提高 1.3 倍，占用空间降低 5 倍。
（4）躯干：高度集成传感器、电池组和冷却系统
考虑到运动学和量产降本的需求，特斯拉尽量减少机器人四肢所需机电执行器、传 感器的数量，并将传感器、电池管理和冷却系统都集成到了躯干部位。 最新版本 Optimus 的躯干处搭载有容量为 2.3 kWh、52V 的电池组，能够维持机器 人一整天的工作。电池组借鉴了特斯拉电子产品和汽车产品中高度集成的设计，搭载至 特斯拉 SoC 系统运行。SoC 系统指的是将一套完整的信息处理系统集成到一块芯片上， 电池组中的单块芯片可支持所有传感融合、电池通讯以及充放电管理功能。
2.Optimus亮点及未来进步点并存，看好人形机器人长期成长性2.1.Optimus亮点：特斯拉汽车技术完美融合至人形机器人
简化来看，汽车即为带有轮子的机器人，因此汽车和人形机器人在底层技术方面有 诸多共通之处。特斯拉最为全球汽车龙头，将诸多汽车技术完美融合到人形机器人上， 才能够使得在 6-8 个月内成功开发出能够行走承重的人形机器人。
（1）自动驾驶技术的迁移（视觉识别+自主导航）： 人形机器人自主导航定位是真正实现“拟人”应用的基础，特斯拉通过汽车自动驾 驶技术的迁移快速掌握人形机器人自主导航定位功能。智能机器人的自主导航定位算法包含了机器视觉、定位、导航和避障等核心技术。 机器视觉是机器人对外界环境进行描述的过程，表征了机器人对外界环境的理解能力。 定位是机器人依托于建图结果，或与建图过程同时对自身方位进行准确辨识。导航和避 障是机器人自主决策、规划和控制，从而将自身安全准确地引导至目的地的过程。这与 汽车自动驾驶有很多相似之处。
在视觉识别方面，特斯拉有非常强的计算机视觉算法和相应的网络，能够直接把计 算机视觉迁移到机器人上。特斯拉也在努力架构